Biến
quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo nhận biết thương hiệu: Alpha = .7748
NB_1 14.6972 7.8373 .4795 .7552
NB_2 14.9085 7.2495 .5359 .7377
NB_3 14.6901 7.1687 .5255 .7424
NB_4 15.1232 7.3947 .5894 .7200
NB_5 14.8345 7.2552 .6159 .7109
Thang đo lòng ham muốn thương hiệu: Alpha = .8847
TTH_1 18.2324 14.0377 .7095 .8626 TTH_2 18.2993 14.1186 .7659 .8540 TTH_3 18.4437 14.3254 .7212 .8610 XH_1 18.2817 14.0829 .7326 .8589 XH_2 18.8838 14.5836 .5589 .8897 XH_3 18.4401 14.3957 .7183 .8615
Thang đo chất lượng cảm nhận thương hiệu: Alpha = .8260
CL_1 19.0176 8.1446 .5612 .8052 CL_2 19.0000 7.9011 .6778 .7810 CL_3 19.0845 7.5547 .7802 .7592 CL_4 19.2570 8.5167 .4806 .8215 CL_5 19.4683 8.4831 .4954 .8183 CL_6 19.1197 7.9856 .5916 .7988
Thang đo lòng trung thành thương hiệu: Alpha = .8953
TT_1 16.5669 16.9460 .6936 .8809 TT_2 16.2958 16.8027 .7115 .8783 TT_3 16.6937 15.9659 .7228 .8763 TT_4 16.9155 15.5193 .7654 .8694 TT_5 16.4718 17.1193 .6595 .8857 TT_6 16.9683 15.2746 .7650 .8697
Kết quả tính tốn Cronbach’s Alpha của thang đo bốn khái niệm nghiên cứu
được thể hiện trong bảng 3.2. Các thang đo thể hiện 23 biến quan sát. Các thang đo
này đều có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu > 0.6 (thấp nhất là thang đo nhận biết thương hiệu có alpha = 0.7748, cao nhất là thang đo lịng trung thành thương hiệu có alpha = 0.8953). Hơn nữa, các hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0.4 cho nên các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu đều được sử dụng
trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) kế tiếp.
3.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử
dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phụ thuộc lẫn nhau trong đó tồn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau sẽ được
nghiên cứu. Đây là quan điểm của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) trong tập 2 cuốn “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS”. Phương pháp này rất hữu ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
(1) Tiêu chuẩn Barlett và hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để đánh giá sự
thích hợp của EFA. Theo đó, EFA được gọi là thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc, 2008, trang 262).
(2) Theo Hair và ctg (1998), hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm
bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading ≥ 0.5
được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngồi ra, ơng cũng khuyên chúng ta như sau:
Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading ≥ 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng
50 thì factor loading ≥ 0.75. Do đó, trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.5 sẽ bị loại.
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
(4) Điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing và Anderson 1988). Vì theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tập 2, trang 34), đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những biến có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.
(5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
Ngoài các biến liên quan đến thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát thì có tất cả 23 biến quan sát sau khi kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbanch’s Alpha đều thỏa mãn và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
3.3.2.1. Kết quả EFA thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của
khách hàng đối với thương hiệu tivi
Tác giả tiến hành phân tích nhân tố thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến lòng
trung thành thương hiệu tivi tại Tp.HCM với 17 biến quan sát. Trong q trình phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal component với phép xoay Varimax vì phương pháp này sẽ làm cho tổng phương sai trích tốt hơn; loại bỏ các biến quan sát có trị số Factor loading ≤ 0.5, hoặc trích vào các nhân tố khác mà chênh lệch trọng số Factor loading ≤ 0.3.